torch.nn.utils.prune.random_unstructured

torch.nn.utils.prune.random_unstructured(module, name, amount)

透過移除隨機（目前未修剪的）單元來修剪張量。

透過移除指定數量的隨機選擇的（目前未修剪的）單元，修剪 module 中稱為 name 的參數對應的張量。透過以下方式就地修改模組（並返回修改後的模組）：

1. 新增一個名為 name+'_mask' 的命名緩衝區，對應於修剪方法應用於參數 name 的二進位遮罩。

2. 將參數 name 替換為其修剪後的版本，同時將原始（未修剪）的參數儲存在一個名為 name+'_orig' 的新參數中。

參數

• module (nn.Module) – 包含要修剪之張量的模組

• name (str) – 將在其上進行修剪的 module 內的參數名稱。

• amount (int 或 float) – 要修剪的參數數量。 如果是 float，應該介於 0.0 和 1.0 之間，並表示要修剪的參數的比例。 如果是 int，則表示要修剪的參數的絕對數量。

回傳

輸入模組的修改（即修剪）版本

回傳類型

module (nn.Module)

範例

>>> m = prune.random_unstructured(nn.Linear(2, 3), 'weight', amount=1)
>>> torch.sum(m.weight_mask == 0)
tensor(1)